DiMoLo Laborversuch: Wie lassen sich Daten in Intralogistikprozessen automatisiert erfassen und die Prozesse schon in der Planung energieoptimiert auslegen?
Im Forschungsprojekt DiMoLo wurde im Technikum des Fraunhofer IGCV das Zusammenspiel aus physischem Demonstrator, digitalem Ressourcenzwilling (DRZ) und Materialflusssimulation getestet.
Ziel war es, Prozess- und Energiedaten am Shopfloor automatisiert zu erfassen, auszuwerten und in die Planungsebene zu übertragen und damit das Potenzial zur Optimierung des Energieverbrauchs eines Logistiksystems zu bewerten.
Zum Laborvideo: KLT-Transport mit physischem Demonstrator im Technikum des Fraunhofer IGCV
Im Video ist zu sehen, wie der physische Demonstrator im Technikum des Fraunhofer IGCV Kleinladungsträger (KLT) an den Bedarfsorten (BDO) aufnimmt, entlang der definierten Transportroute verfährt und die KLT anschließend an den vorgesehenen Zielpunkten wieder absetzt.
Ergebnisse auf einen Blick
- Digitale Transparenz: Zustands- und Energiedaten wurden vom physischen Demonstrator an DRZ und Verwaltungsschale übertragen, dort aufbereitet und in der Materialflusssimulation als Parameter genutzt
- Simulation vs. Messdaten: Die Ergebnisse unterscheiden sich deutlich, wenn Shopfloor-Daten statt Herstellerangaben verwendet werden
- Energieverbrauch: Routenvarianten zeigen Unterschiede im Gesamtenergiebedarf – Energieoptimierte Varianten lassen sich bereits in der Planung identifizieren
- Nächste Schritte: Weitere Laborversuche zur Validierung der übrigen Projektziele sind in Vorbereitung
Im Detail
Testumfang der Demonstratoren
Im DiMoLo Laborversuch wurden für jeden Demonstrator spezifische Funktionen getestet:
- Physischer Demonstrator: Durchführung des Transportprozesses und Datenübertragung an den digitalen Ressourcenzwilling
- Digitaler Ressourcenzwilling: Empfang, Transformation und Bereitstellung der Daten für die Simulation
- Simulationsmodell: Automatisierte Übertragung der Parameter aus dem DRZ und Vergleich verschiedener Planungsvarianten zur Überprüfung des Einflusses der Transportrouten auf den Energieverbrauch
Laboraufbau
Für den DiMoLo Laborversuch wurde die KLT-Auslieferung im Technikum des IGCV nachgestellt. Hierfür wurden Warteposition, Lagerbereich, BDOs und Transportwege definiert und aufgebaut.
Im Simulationsmodell wurden zwei Prozessvarianten implementiert: Variante 1 bestand aus einer Transportroute und drei BDOs. Variante 2 hingegen umfasste zwei Transportrouten mit insgesamt sechs BDOs. Für die Umsetzung im Labor wurde Variante 1 aufgebaut.
Während der Ausführung überträgt der physische Demonstrator Zustands- und Energiedaten an die Verwaltungsschale des digitalen Ressourcenzwillings. Innerhalb des DRZ werden die Daten transformiert, um den Energieverbrauch des Transportmittels in Abhängigkeit seines Zustands zu ermitteln. Dieser Wert wird anschließend vom Simulationsmodell abgefragt, um den Transportprozess mit möglichst realitätsnahen Daten zu simulieren.
Validierung: Simulationsmodell vs. Messdaten
Zur Validierung des Simulationsmodells wurden die Simulationsergebnisse mit den im Laborversuch erhobenen Messwerten verglichen. Betrachtet wurden die Zeitpunkte, zu denen die Teilschritte des KLT-Prozesses abgeschlossen waren, differenziert nach Fahr- und Handling-Aktionen.
Dabei zeigte sich insbesondere bei den Fahraktionen eine deutliche Abweichung: Der gemessene Zeitbedarf lag über den simulierten Werten. Ursache hierfür ist, dass in der Simulation zunächst die im Datenblatt angegebene Geschwindigkeit zugrunde gelegt wurde, die höher ist als die im Labor tatsächlich realisierte Geschwindigkeit. Auch bei den Handling-Aktionen traten Abweichungen auf, jedoch in geringerem Ausmaß.
Optimierung des Energieverbrauchs: Einfluss der Routenplanung
Um nachzuweisen, dass digitale Transparenz zwischen Shopfloor und Planung zur Optimierung des Energieverbrauchs eines Logistiksystems genutzt werden kann, wurden über die Materialflusssimulation mehrere Varianten der Routenplanung miteinander verglichen. Hierbei wurde die folgende These untersucht:
Die Routenauswahl beeinflusst den Energieverbrauch des Transportmittels bei der KLT-Auslieferung.
Der im Simulationsmodell hinterlegte Energieverbrauch wurde während des Simulationslaufs zustandsabhängig aus der Verwaltungsschale abgefragt und entsprach damit den am Shopfloor gemessenen Werten. Die Auswertung zeigt, dass sich der Energieverbrauch je nach Routenvariante unterscheidet. Zudem wird deutlich, dass ein wesentlicher Anteil des Energieverbrauchs im betrachteten Prozess dem Handling (grün) zuzuordnen ist. Damit kann abgeleitet werden, dass suboptimale Routenplanung zu einem erhöhten Energieverbrauch führen kann und energieoptimierte Varianten bereits in der Planungsphase identifiziert werden können.
Definitionen: Schlüsseltechnologien für Industrie 4.0
Was ist ein Digitaler Ressourcenzwilling?
Der Digitale Ressourcenzwilling modelliert eine Logistik- oder Produktionsressource, etwa einen Transport- und Handling-Roboter oder einen Montagearbeitsplatz, und schafft digitale Transparenz auf Grundlage von Shopfloor-Daten. Dazu verfügt er über eine Datenverbindung zur realen Ressource und wendet Datenanalyseverfahren zur Verarbeitung der erfassten Daten an. Der Digitale Ressourcenzwilling stellt relevante und nutzbare Information für den Planungsprozess und die dort verwendeten Software-Applikationen bereit.
Was ist eine Verwaltungsschale (Asset Administration Shell)?
Die Verwaltungsschale (englisch Asset Administration Shell, AAS) ist ein herstellerübergreifender, einheitlicher Standard der Plattform Industrie 4.0 zur digitalen Beschreibung von Maschinen, Anlagen oder Bauteilen. Sie fungiert als standardisierter „Digitaler Zwilling“ (Datencontainer), der alle relevanten Informationen, Funktionen und Eigenschaften eines physischen Objekts („Asset“) im Internet der Dinge (IoT) verknüpft und zugänglich macht.